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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利基于广义可能性Kripke模型的车辆路径预报方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117351715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311318940.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于广义可能性Kripke模型的车辆路径预报方法是由李永明;苏奕帆;贺晴;刘午牛设计研发完成，并于2023-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于广义可能性Kripke模型的车辆路径预报方法在说明书摘要公布了：一种基于广义可能性Kripke结构模型的车辆路径预报方法，由构建实际路况模型、构建路径转移分布矩阵、量化初始交通状况、构建车辆路径预报原子命题、量化标签值、进行模型检测、评估道路交叉口的优劣、预报最优路径组成。本发明与可能性Kripke结构相比，采用广义可能性Kripke模型对道路交通状况进行建模，将道路交叉口作为状态空间，路段的畅通程度作为路径转移分布矩阵，车辆平均通过速度、红灯平均等待时间和交通违章指数作为标签值，提出了根据广义可能性Kripke结构建模的最优路径预报方法，解决了计算困难的技术问题，具有数据易获取、执行过程简单方便等优点，对交通管理与预报的实行措施具有一定价值。

本发明授权基于广义可能性Kripke模型的车辆路径预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于广义可能性Kripke模型的车辆路径预报方法，其特征在于由以下步骤组成： 1构建实际路况模型 采集起点和终点之间的道路状况数据，起点和终点之间所有经过的道路交叉口集合S： S= 其中，表示集合S中任意一个元素，n表示道路交叉口的个数； 2构建路径转移分布矩阵 按下式构建路径转移分布矩阵P： 其中，sm和sn表示道路交叉口，表示道路交叉口sm与sn之间的路径畅通指数，； 3量化初始交通状况 按下式将道路交叉口sn的初始交通状况量化为列向量In： ， 其中，in为1，其余元素为0，表示车辆经过的第一个道路交叉口为sn； 4构建车辆路径预报原子命题 车辆路径规划原子命题包括车辆平均速度v、红绿灯平均等待时间t、交通违章指数p； 5量化标签值 按下式量化车辆平均通过速度标签值： 其中，表示车辆平均通过速度，vmax表示最近半年内所有经过道路交叉口sn车辆的最大速度，vmin表示最近半年内所有经过道路交叉口sn车辆的最小速度，按下式量化红灯平均等待时间标签值： 其中，t表示红灯平均等待时间，tmax表示最近半年内所有经过道路交叉口sn车辆的最长等待时间，tmin表示最近半年内所有经过道路交叉口sn车辆的最短等待时间，按下式量化交通违章指数标签值： 其中，表示交通违章指数，c表示最近半年道路交叉口sn出现交通违章的车辆数目，d表示最近半年道路交叉口sn通过的总车辆数目； 6进行模型检测 按照式1确定每个道路交叉口满足下一个道路交叉口红灯等待时间较长的可能性： 1 其中，表示从当前道路交叉口的下一个经过的道路交叉口满足红灯等待时间较长，表示模糊矩阵的max-min运算，表示对角线元素为的对角矩阵，P+为中间变量，D表示由矩阵主对角线上的所有元素组成的列向量； 按照式2确定每个道路交叉口满足不会发生交通违章的可能性： 2 其中，表示从当前道路交叉口出发所有的道路交叉口总是满足不会发生交通违章，表示的最大不动点函数，Z表示函数的不动点，表示对角线元素为的对角矩阵； 按照式3确定每个道路交叉口满足车辆最终会以较快的速度通行的可能性： 3 其中，v表示在某一时刻车辆会以较快的速度通行，表示单位矩阵，表示对角线元素为的对角矩阵； 7评估道路交叉口的优劣 按式4评估道路交叉口sn的优劣： 4 其中，e表示车辆平均通过速度所占权重，表示车辆最终会以较快的速度通行的可能性，f表示红灯平均等待时间所占权重，表示下一个道路交叉口红灯等待时间较长的可能性，g表示出现交通违章所占权重,表示车辆不会发生交通违章的可能性；E1、E3是评估道路交叉口sn的正向指标，E2是评估道路交叉口sn的负向指标； 8预报最优路径 1确定后继道路交叉口所在的集合C 道路交叉口sn的后继道路交叉口所在的集合C如下： C， 其中，sn+q表示道路交叉口sn的后继交叉口； 2确定后继道路交叉口的评估集合D 对于集合C中的每一个道路交叉口根据式4计算它的评估值，得后继道路交叉口的评估集合D如下： D 其中，fsn+q表示道路交叉口sn+q的优劣评估值； 3确定车辆经过的下一个道路交叉口 选择评估集合D中评估值最大的所对应的道路交叉口作为车辆经过的下一个道路交叉口； 4输出最优路径 依次类推，逐步选出下一个经过的最优道路交叉口，得局部最优路径。

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